物流企业 Kuehne+Nagel 正在将 AI 智能体引入其夜间冷链运输的调度环节。据披露，在其控制中心的承运商电话中，已有 78％ 由 AI 智能体端到端完成处理，无需人工介入。这一比例意味着原本需要调度人员逐一拨号、确认运力与温控条件的重复性工作，大部分已交由自动化系统承担。
冷链运输对时效与温度控制要求严格，夜间调度尤其依赖密集的电话沟通：调度方需要逐家联系承运商，确认车辆可用性、装载条件与交付时间。Kuehne+Nagel 的做法是将这一流程交由 AI 智能体执行，由其完成呼叫、信息确认与结果回传，从而减少控制中心在非工作时段的人力投入。
从行业层面看，这一案例反映出企业服务领域的一个变化趋势：AI 智能体的落地场景正从客服问答、文档处理等通用环节，转向具有明确流程边界和可量化产出的垂直业务。物流调度具备规则清晰、交互结构化、结果可验证的特点，因而成为智能体较早实现端到端闭环的场景之一。
值得注意的是，同类企业也在推进类似部署。素材提及 CMA CGM、DHL Supply Chain 与 Encompass 均在相关环节有所实践。这表明供应链与物流行业对 AI 智能体的采用正在从试点走向规模化，竞争焦点逐渐转向流程覆盖深度与自动化完成率等运营指标。
对 Kuehne+Nagel 而言，78％ 的端到端处理率是其当前对外披露的核心数据，剩余部分仍需人工介入，说明智能体在异常情况处理与复杂协商环节的能力边界依然存在。后续该比例能否继续提升，将取决于智能体对非标准对话和多变运输条件的适应能力。
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